Hlavní stránka > Výsledky hledání: Bicák, Daniel
Hledej:
Tipy pro vyhledávaní :: Rozšířené hledání
Hledej ve sbírkách:
Seřadit podle: Zobrazit výsledky: Výstupní formát:
Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 1 záznamů.  Hledání trvalo 0.01 vteřin. 
Geographical Random Forest model evaluation in agricultural drought assessment
 Bicák, Daniel ; Brodský, Lukáš (vedoucí práce) ; Brůha, Lukáš (oponent)
Sucho je přírodní katastrofa, která negativně ovlivňuje miliony lidí a způsobuje obrovské ekonomické ztráty. Tato práce zkoumá zemědělské sucho v Česku pomocí algoritmů strojového učení. Použité statistické modely byly Random Forest (RF), Geographic Random Forest (GRF) a Locally Tuned Geographic Random Forest (LT GRF). GRF se skládá z několika RF modelů vytréno- vaných na podmnožinu původních dat. Konečná predikce je váženým součtem predikce lokálního a globálního modelu. Velikost podmnožiny je určena laditel- ným parametrem. LT GRF řeší prostorovou variabilitu velikosti podmnožiny a lokální váhu. Během procesu ladění jsou pro každé místo nalezeny optimální parametry a poté interpolovány pro neznámé oblasti. Tato práce si klade za cíl vyhodnotit přesnost každého modelu a porovnat výstup důležitosti faktorů GRF s globálním modelem. K vytvoření mapy zranitelnosti vůči suchu v Česku se využije důležitost meteorologických faktorů. Vytvořené hodnocení je porovnáno se stávajícími projekty zranitelnosti suchem. 1
Úplný záznam

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.
Digitální repozitář :: Hledej :: Nový záznam :: Personalizace :: Nápověda
Powered by Invenio v1.1.2
Spravuje admin.invenio@techlib.cz
Tato stránka je dostupná také v následujících jazycích:
Česky  English